本章节将为您介绍如何续订云硬盘。 操作场景 随云主机一起订购的系统盘、数据盘不支持单独续订，需要与云主机一起续订，详细操作请参考弹性云主机续费说明。 本文主要介绍在云硬盘控制台单独订购的包年/包月的数据盘如何续订。 约束与限制 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 按需资源、包年/包月转按需（已完成转按需或正在进行转按需）的资源不可续订。 未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。已退订或释放的资源不可续订。 若资源到期后续订，续订周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2020年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 已到期资源不支持设置/修改自动续订。 您可以随时手动续订包年/包月且未退订、未释放的资源，延长相关资源的使用时间。 “已挂载”状态下的云硬盘到期后，状态变为“已到期”，该云硬盘不会自动从云主机卸载。 若续订成功，云硬盘状态从“已到期”变为“已挂载”。 若不续订，该云硬盘将继续占用云主机资源。建议您续订云硬盘以继续正常使用资源或卸载云硬盘以释放云主机资源。

section8dc200ffb40d9ca5) 说明 极端情况下，一个备份大小和磁盘大小相同。全量备份时的“已分配的空间”和增量备份时的“变化的空间”，都是通过计算磁盘内数据块变化实现的，不是通过计算操作系统中的文件变化实现的，不能通过操作系统中间文件大小评估全量备份的大小，或者通过文件大小的变化评估增量备份的大小，结果会产生偏差。 为了数据安全起见，会默认执行365次增量备份后执行一次全量备份。 备份和容灾的区别是什么？ 对比维度 备份 容灾 使用目的 避免数据丢失，一般通过快照、备份等技术构建数据的数据备份副本，故障时可以通过数据的历史副本恢复用户数据。 避免业务中断，一般是通过复制技术（应用层复制、主机I/O层复制、存储层复制）在异地构建业务的备用主机和数据，主站点故障时备用站点可以接管业务。 使用场景 针对病毒入侵、人为误删除、软硬件故障等场景，可将数据恢复到任意备份点。 针对软硬件故障以及海啸、火灾、地震等重大自然灾害，运行故障切换，尽快恢复业务。源端可用区恢复正常时，可轻松利用故障恢复能力重新切换回到源端可用区。 成本 通常是生产系统的1~2%。 通常是生产系统的20%~100%（根据不同的RPO/RTO要求而定），高级别的双活容灾，要求备用站点也要部署一套和主站点相同的业务系统，基础设施成本需要翻倍计算。 说明 RPO（Recovery Point Objective）：最多可能丢失的数据的时长。 RTO（Recovery Time Objective）：从灾难发生到整个系统恢复正常所需要的最大时长。

在当今数字化浪潮中，人工智能与高性能计算的融合正驱动着各行业的创新变革。随着数据量的爆炸式增长以及复杂算法的不断涌现，对计算资源的高效利用和模型部署的灵活性、高性能提出了严格要求。昇腾 910B 物理机，作为前沿计算领域的佼佼者，凭借其卓越的算力与强大的并行处理能力，为各类复杂任务提供了坚实的硬件支撑。而嵌入式模型的部署，能够将先进的人工智能技术深度融入各类设备与系统，实现智能化的精准赋能。 本指南将详细阐述如何依托昇腾 910B 物理机及其镜像，顺利完成嵌入式模型部署工作。从前期依托 Galaxy 镜像构建 Slurm 集群并部署 DS 服务的环境搭建，到精准下载 BGEM3 等关键模型并巧妙配置启动脚本，再到运用 TEIATB 容器镜像灵活管理服务，每一个环节都紧密相扣。旨在帮助技术人员、科研工作者以及相关领域从业者，全面掌握基于昇腾 910B 的嵌入式模型部署技巧，充分释放硬件潜能，推动人工智能应用在各场景中的高效落地，助力行业迈向智能化发展的新高度。 一、环境准备

本节包含了通用计算增强型C6s弹性云主机的概述、规格、适用场景。 概述 C6s型云主机搭载第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器，兼具高性能、高稳定性、低时延、高性价比的特点，适用于互联网、游戏、渲染等场景，特别是对计算及网络稳定性有较高要求的场景。 类型 CPU基频/睿频 CPU型号 ::: C6s 2.6GHz/3.5GHz Intel 6278C 适用场景 适用于互联网、游戏、渲染等场景，特别是对计算及网络稳定性有较高要求的场景。 游戏业务场景：满足游戏行业高性能、高稳定性要求。 渲染场景：优质渲染效果下提供极致性价比。 其他场景：游戏加速器、视频弹幕、建站、APP开发等。 规格 表 C6s型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 c6s.large.2 2 4 1/1 30 50 2 2 KVM c6s.xlarge.2 4 8 2/2 60 50 2 3 KVM c6s.2xlarge.2 8 16 4/4 120 100 4 4 KVM c6s.3xlarge.2 12 24 5.5/5.5 180 150 4 6 KVM c6s.4xlarge.2 16 32 7.5/7.5 240 150 8 8 KVM c6s.6xlarge.2 24 48 11/11 350 200 8 8 KVM c6s.8xlarge.2 32 64 15/15 450 300 16 8 KVM c6s.12xlarge.2 48 96 22/22 650 400 16 8 KVM c6s.16xlarge.2 64 128 30/30 850 500 32 8 KVM c6s.large.4 2 8 1/1 30 50 2 2 KVM c6s.xlarge.4 4 16 2/2 60 50 2 3 KVM c6s.2xlarge.4 8 32 4/4 120 100 4 4 KVM c6s.3xlarge.4 12 48 5.5/5.5 180 150 4 6 KVM c6s.4xlarge.4 16 64 7.5/7.5 240 150 8 8 KVM c6s.6xlarge.4 24 96 11/11 350 200 8 8 KVM c6s.8xlarge.4 32 128 15/15 450 300 16 8 KVM c6s.12xlarge.4 48 192 22/22 650 400 16 8 KVM c6s.16xlarge.4 64 256 30/30 850 500 32 8 KVM

新域名服务是天翼云为您提供全面的域名注册服务，提供域名注册、域名保护、域名续费等服务协助用户快速建设网站，为企业提升品牌认知度和影响力。 新域名：是互联网服务中的一个基本名称服务，是用户在互联网中用户访问相关内容的符号标志；是由一串用“点”分隔的字符组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置，地理上的域名，指代有行政自主权的一个地方区域）。

在当今数字化浪潮中，人工智能与高性能计算的融合正驱动着各行业的创新变革。随着数据量的爆炸式增长以及复杂算法的不断涌现，对计算资源的高效利用和模型部署的灵活性、高性能提出了严格要求。昇腾 910B 物理机，作为前沿计算领域的佼佼者，凭借其卓越的算力与强大的并行处理能力，为各类复杂任务提供了坚实的硬件支撑。通过嵌入式模型的部署，能够将先进的人工智能技术深度融入各类设备与系统，实现智能化的精准赋能。 本指南将详细阐述如何依托昇腾 910B 物理机及其镜像，顺利完成嵌入式模型部署工作。从前期依托 Galaxy 镜像构建 Slurm 集群并部署 DS 服务的环境搭建，到精准下载 BGEM3 等关键模型并巧妙配置启动脚本，再到运用 TEIATB 容器镜像灵活管理服务，每一个环节都紧密相扣。旨在帮助技术人员、科研工作者以及相关领域从业者，全面掌握基于昇腾 910B 的嵌入式模型部署技巧，充分释放硬件潜能，推动人工智能应用在各场景中的高效落地，助力行业迈向智能化发展的新高度。 一、环境准备

概念 说明 云资源池 云资源池是指中国电信采用虚拟化技术将计算、存储、网络等IT基础资源虚拟化成相应的逻辑资源池。 公有云 公有云是指云资源池被公众用户通过订阅使用云资源服务，云资源服务可以包括计算、存储、网络、应用程序和服务。 AI云电脑管理平台 提供整套AI云电脑管理平台软件，包含虚拟化、存储管理等组件，具备AI云电脑的开通、管理、监控、运维等能力。 电脑实例 可提供给用户电脑服务的最小单位，一台电脑实例包括vCPU、内存、电脑操作系统和系统盘等基础计算组件。 资源包 AI云电脑所需资源的总和，包括AI云电脑计算包、存储资源包和网络资源包。 单实例订购 直接选定AI云电脑规格并订购开通AI云电脑实例的一种AI云电脑订购方式。以单实例方式订购AI云电脑后，如有数据盘及上网带宽需求，数据盘及带宽服务需单独订购。 资源包订购 先订购资源包，再开通AI云电脑实例、数据盘及上网带宽的一种AI云电脑订购方式。资源包开通后，企业管理员可对AI云电脑、数据盘及上网带宽进行自助管理。 计算包 可供用户开通AI云电脑（vCPU、内存和系统盘）的资源总和。订购AI云电脑计算包后，企业管理员可自助开通、删除及管理AI云电脑，可开通的最大AI云电脑总数为用户订购计算包大小。 存储包 可供用户开通AI云电脑的数据盘的资源总和。订购存储包后，企业管理员可自助为AI云电脑添加数据盘、扩容数据盘，可开通的最大数据盘总容量为用户订购存储包容量大小。 网络包 可供用户开通AI云电脑上网带宽的资源总和。订购网络包后，企业管理员可自助开通、删除及配置带宽，可开通的最大上网带宽总和为用户订购网络包带宽大小。 AI云电脑升级/降级 升级/降级已购买的AI云电脑，如从2核4G内存升级至4核8G内存。 续订 延长AI云电脑及数据盘的订购可使用时间。 数据盘扩容 增加AI云电脑的已购数据盘容量，如从100GB扩容至2000GB。 管理员 管理员即为租户，具有对资源池下的资源进行订购、分配的权限。也可对租户下的用户进行创建、删除、分配桌面等操作。 用户 AI云电脑终端用户，AI云电脑（政企版）管理台支持两种创建用户方式： 管理员激活：输入用户账号和密码，即可生成用户账号。 邮件通知激活：输入用户通知邮箱和用户账号。账号信息会发送至用户通知邮箱，用户完成账号认证，即可使用该账号。 桌面池 桌面池是一批桌面集合，管理员提对桌面池桌面进行统一管理和运维。桌面池包含池化桌面、并发桌面两种类型。 池化桌面：可以创建一定数量的AI云电脑，与桌面池关联的用户通过先到先得的排队方式使用桌面池中的电脑资源。池化桌面数量和用户数量最高支持 1:3 配比，若池化桌面已使用完，用户需排队等待。 并发桌面：开通多个桌面，每个桌面只属于单个用户。根据并发桌面比例或数量进行相应的资源扣减。但每个桌面只属于单个用户，每次最多可在线使用的桌面数量占总并发桌面数量的一定比例。 基础策略 基础策略是为桌面配置的一组关于USB重定向、文件重定向读写权限、剪切板读写权限、水印、客户端自动重连间隔、画面显示等的安全规则集合，用于控制用户终端与AI云电脑之间的数据传输和外设接入权限。 移动终端 移动终端是指在移动设备上安装AI云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入AI云电脑，该移动设备即称为移动终端。目前AI云电脑（政企版）支持移动终端包含了：iOS手机、iPad、安卓手机、安卓pad。 电脑终端 电脑终端是指在PC设备上安装AI云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入AI云电脑，该PC设备即称电脑终端。目前AI云电脑（政企版）支持电脑终端包含了：Windows、Mac、Ubuntu瘦终端、安卓瘦终端、国产化终端。 触屏式 用户通过手指触碰显示屏，就能实现对移动端的AI云电脑进行操作。 鼠标式 用户通过在显示屏上移动鼠标指针，实现对移动端的AI云电脑进行操作。 虚拟键盘 可以在移动端的AI云电脑内进行文字输入、表格修改等其他操作的键盘。 组合键 将普通键盘的常用快捷键，以按钮的形式展现在移动端的AI云电脑内进行操作。

transtion字段 当前只支持到nextState属性，用于标记下一个跳转的state名称 字段 类型 是否必须 含义 nextState string 是 下一个跳转state的名称，下一个state必须声明的states中的其中一个 一个简单的涉及transtion和end属性设置的流程定义， "Hello"状态即设置了transtion属性字段，通过nextState指定了下一个跳转的状态是Final状态。 Final状态设置了end属性为true，代表工作流执行到该状态时并执行完成， 则该工作流执行结束。 plaintext specVersion: "0.8" name: "demo" start: "Hello" states: name: "Hello" type: "Operation" actions: functionRef: type: "Noop" transition: nextState: "Final" name: "Final" type: "Operation" metadata: description: "工作流执行的最后一个节点定义" actions: functionRef: type: "Noop" end: true stateDataFilter字段 用于控制当前state输入输出字段的过滤，按照jsonPath方式获取指定路径的输入输出参数或者按照指定结构重新构造参数。 字段 类型 是否必须 含义 input string(单一jsonPath表达式)/object 否 按照jsonPath方式获取指定路径的输入参数或者按照object结构重新构造输入参数 output string(单一jsonPath表达式)/object 否 按照jsonPath方式输出指定路径的输出参数或者按照object结构重新构造输出参数 以输入处理为例， state的输入数据如下： plaintext { "testInt": 123, "testString": "1234", "testMap": { "k1": "v1", "k2": "v2" } } 按照jsonPath过滤输入数据或者object重构输入数据， 使用方式如下： 方式 结果 按照object重新构造数据结构： plaintext stateDataFilter: input: new1: "{ $.testInt }" new2: "{ $.testString }" 输入数据最终重构为： plaintext { "new1": 123, "new2": "1234" } 基于jsonPath过滤数据： plaintext stateDataFilter: input: "{ $.testMap }" 输入数据最终过滤为： plaintext { "k1": "v1", "k2": "v2" } 相关文档 状态流转 数据传递 输入和输出 内置函数 错误处理

本文主要介绍Volcano调度器。 插件简介 Volcano调度器是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。(目前Volcano项目已经在Github开源) Volcano针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 项目开源地址： 安装插件 步骤 1 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件管理”，在右侧找到 Volcano ，单击“安装”。 步骤 2 该插件可配置“单实例”、“高可用”或自定义规格。 选择自定义时，volcanocontroller和volcanoscheduler的建议值如下： 小于100个节点，可使用默认配置，即CPU的申请值为500m，限制值为2000m；内存的申请值为500Mi，限制值为2000Mi。 高于100个节点，每增加100个节点（10000个Pod），建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多1000Mi。 volcanocontroller和volcanoscheduler的建议值 节点/Pods规模 CPU Request(m) CPU Limit(m) Memory Request(Mi) Memory Limit(Mi) 50/5k 500 2000 500 2000 100/1w 1000 2500 1500 2500 200/2w 1500 3000 2500 3500 300/3w 2000 3500 3500 4500 400/4w 2500 4000 4500 5500 步骤 3 配置volcano默认调度器配置参数。 cacert: '' defaultschedulerconf: actions: 'allocate, backfill' tiers: plugins: name: 'priority' name: 'gang' name: 'conformance' plugins: name: 'drf' name: 'predicates' name: 'nodeorder' plugins: name: 'ccegputopologypredicate' name: 'ccegputopologypriority' name: 'ccegpu' plugins: name: 'nodelocalvolume' name: 'nodeemptydirvolume' name: 'nodeCSIscheduling' name: 'networkresource' servercert: '' serverkey: '' 插件 功能 参数说明 用法演示 binpack 将pod调度到资源使用较高的节点以减少资源碎片 binpack.weight：binpack插件本身在所有插件打分中的权重 binpack.cpu：cpu资源在资源比重的比例，默认是1 binpack.memory：memory资源在所有资源中的比例，默认是1l binpack.resources： plugins: name: binpack arguments: binpack.weight: 10 binpack.cpu: 1 binpack.memory: 1 binpack.resources: nvidia.com/gpu, example.com/foo binpack.resources.nvidia.com/gpu: 2 binpack.resources.example.com/foo: 3 conformance 跳过关键Pod，比如在kubesystem命名空间的Pod，防止这些Pod被驱逐 gang 将一组pod看做一个整体去分配资源 priority 使用用户自定义负载的优先级进行调度 overcommit 将集群的资源放到一定倍数后调度，提高负载入队效率。负载都是deployment的时候，建议去掉此插件或者设置扩大因子为2.0。 overcommitfactor: 扩大因子，默认是1.2 plugins: name: overcommit arguments: overcommitfactor: 2.0 drf 根据作业使用的主导资源份额进行调度，用的越少的优先 predicates 预选节点的常用算法，包括节点亲和，pod亲和，污点容忍，node ports重复，volume limits，volume zone匹配等一系列基础算法 nodeorder 优选节点的常用算法 nodeaffinity.weight：节点亲和性优先调度，默认值是1 podaffinity.weight：pod亲和性优先调度，默认值是1 leastrequested.weight：资源分配最少的的节点优先，默认值是1 balancedresource.weight：node上面的不同资源分配平衡的优先，默认值是1 mostrequested.weight：资源分配最多的的节点优先，默认值是0 tainttoleration.weight：污点容忍高的优先调度，默认值是1 imagelocality.weight：node上面有pod需要镜像的优先调度，默认值是1 selectorspread.weight: 把pod均匀调度到不同的节点上，默认值是0 volumebinding.weight: local pv延迟绑定调度，默认值是1 podtopologyspread.weight: pod拓扑调度，默认值是2 plugins: name: nodeorder arguments: leastrequested.weight: 1 mostrequested.weight: 0 nodeaffinity.weight: 1 podaffinity.weight: 1 balancedresource.weight: 1 tainttoleration.weight: 1 imagelocality.weight: 1 volumebinding.weight: 1 podtopologyspread.weight: 2 ccegputopologypredicate GPU拓扑调度预选算法 ccegputopologypriority GPU拓扑调度优选算法 ccegpu 结合CCE的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置 numaaware numa拓扑调度 weight: 插件的权重 networkresource 支持预选过滤ENI需求节点，参数由CCE传递，不需要手动配置 NetworkType: 网络类型（eni或者vpcrouter类型） nodelocalvolume 支持预选过滤不符合local volume需求节点 nodeemptydirvolume 支持预选过滤不符合emptydir需求节点 nodeCSIscheduling 支持预选过滤everest组件异常节点 步骤 4 单击“安装”。

单机版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理建议主题数 单个代理建议消费组数 单个代理客户端总连接数上限 存储空间范围 单个代理流量规格（MB/S） kafka.2u4g.single 1 30000 250 250 20 2000 10010000GB 100 kafka.4u8g.single 1 100000 500 500 100 4000 10010000GB 200 kafka.8u16g.single 1 150000 1000 1000 150 4000 10010000GB 375 海光计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理建议主题数 单个代理建议消费组数 单个代理客户端总连接数上限 存储空间范围 单个代理流量规格（MB/S） kafka.hg.2u4g.single 1 20000 250 250 20 2000 10010000GB 62 kafka.hg.4u8g.single 1 64000 500 500 100 4000 10010000GB 188 kafka.hg.8u16g.single 1 120000 1000 1000 150 4000 10010000GB 563

弹性云主机创建成功后,您可以在云主机列表为云主机添加标签。本节介绍如何在控制台为云主机添加标签。 前提条件 已登录弹性云主机控制台。 创建弹性云主机完成，弹性云主机运行状况良好。 操作步骤 单个资源绑定标签 1. 登录管理控制台。 2. 在控制台顶部菜单左侧，选择区域。 3. 选择 “计算 > 弹性云主机”。 4. 点击列表操作栏中的 "更多"“编辑标签”，弹出“编辑标签”弹窗。 5. 在“编辑标签”弹窗中，按照使用限制与配置参数说明要求填写/选择标签键值，新增标签键值对。新增完成后，弹性云主机中计算资源将绑定该新增标签。您还可以修改标签键值对，执行编辑标签操作。 6. 点击确定，绑定标签完成。 批量绑定标签 1. 登录管理控制台。 2. 在控制台顶部菜单左侧，选择区域。 3. 选择 “计算 > 弹性云主机”。 4. 勾选需要批量绑定标签的弹性云主机，点击左上角的"更多"下拉菜单“批量绑定标签”，弹出“批量绑定标签”弹窗。 5. 在“批量绑定标签”弹窗中，展示了所选弹性云主机，您可以按照使用限制与配置参数说明要求填写/选择标签键值，新增标签键值对。新增完成后，所有被勾选的弹性云主机中计算资源都将绑定该新增标签。 6. 您还可以在“批量绑定标签”弹窗中，修改标签键值对，执行编辑标签操作。 7. 点击确定，绑定标签完成。

本章节主要介绍翼MapReduce的资源概述操作。 MRS集群的资源分为计算资源和存储资源。多租户可实现资源的隔离： 计算资源 计算资源包括CPU和内存。租户之间不可以相互占用计算资源，私有计算资源独立。 存储资源 存储资源包括磁盘或第三方存储系统。租户之间不可以相互访问数据，私有存储资源独立。 计算资源 计算资源可分为静态服务资源和动态资源： 静态服务资源 静态服务资源是集群分配给各个服务的计算资源，每个服务的计算资源总量固定，不与其他服务共享，是静态的。这些服务包括Flume、HBase、HDFS和Yarn。 动态资源 动态资源是分布式资源管理服务Yarn动态调度给任务队列的计算资源。Mapreduce、Spark2x、Flink和Hive的任务队列由Yarn来动态调度资源。 说明 大数据集群为Yarn分配的资源是静态服务资源，可以由Yarn动态分配给任务队列计算使用。 存储资源 存储资源是分布式文件存储服务HDFS中可分配的数据存储空间资源。目录是HDFS存储资源分配的基本单位，租户通过指定HDFS文件系统的目录来获取存储资源。

避免Web应用防火墙（边缘云版）资源到期后，域名会自动发起停用，防护服务终止服务，您可以在资源到期前为资源手动续订，或者设置自动续订服务。针对Web应用防火墙（边缘云版）续费情况，为您进行说明，请在续费前务必阅读以下内容。 续订规则 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续费。 资源处于服务中且过期时长大于7天可以设置自动续订。 若资源到期后续费，续费周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2020年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 成套订购的套餐类组合产品，需整体续订，非成套订购单具有挂载关系的资源可以对单资源进行续订。 需要满足续订的规则，具体规则详见续订规则说明。 手动续订 满足续订规则的资源您可以随时手动续Web应用防火墙（边缘云版）服务，本文介绍手动续订操作方式。 登陆天翼云官网右上角我的产品视图中找到需要续订的产品，点击“续订”，根据需求调整续订周期后，提交续订订单。 当续订周期达到1年或以上时，续订单将可享受包年折扣。

参数名 参数解释 样例值 产品类型 产品类型有： 标准数仓 ：高性价比，支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量，并按需、按量计价。适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务，是OLAP分析场景的首选。 标准数仓 计算类型 计算类型有： 弹性云服务器：基于分布式架构的，可弹性扩展的虚拟块存储服务。具有高数据可靠性，高I/O吞吐能力，能够保证任何一个副本故障时快速进行数据迁移恢复，避免单一硬件故障造成数据丢失。支持云服务器和云硬盘的备份及恢复，可预先设置好自动备份策略，实现在线自动备份。 存储类型 存储类型有： SSD云盘 CPU架构 CPU架构有： X86 节点规格 请根据业务需求合理选择节点规格。在节点规格列表中展示了每一种节点规格单个节点的vCPU、内存和建议使用场景。 dws.dc.4xlarge 热数据存储 每节点可用存储容量。 申请的存储空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点，以及数据库运行必须的空间。存储空间的数值必须为100的整倍数。 界面上显示200GB/节点是用户的业务数据实际的存储容量，例如节点数量选为3个，那么资源总量为600GB。 选择冷热数据存储时默认会自动创建表空间，用户不需要手动创建。 冷数据存储 冷数据采用OBS存储性价比高。 节点数量 选择集群中的节点个数。 支持的节点数范围为3～256。 3 资源总量（GB） 显示集群的总容量。 各个规格对应的存储容量均为数据库存储数据的实际空间，所展示存储容量已扣除副本、RAID所消耗的磁盘空间。

参数 描述 购买时长 选择所需的时长，系统会自动计算对应的配置费用，时间越长，折扣越大。

在检查结果页面对某检查项加白名单 如果您不需要对某检查项进行检查，或者不需要对某检查项下的部分服务资源实例进行检查，可以执行加白名单操作。 加白名单后，再次检查时，将不再对已加白检查项进行检查，且“检查项合格率”中，也将不再纳入计算中。 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面左上方的，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知（专业版）管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“工作空间> 空间管理”，并在工作空间列表中，单击目标工作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 4. 在左侧导航栏选择“风险预防> 基线检查”，默认进入检查结果页面。 5. 在检查结果列表中，单击对应检查项所在行操作列的“加白名单”。 6. 在弹出的确认框中，单击“确定”。加白名单后，检查结果列表中将不展示该检查项的信息。加白名单后，再次执行检查时，将不再对已加白检查项进行检查，且“检查项合格率”中，也将不再纳入计算中。 在遵从包详情页对某检查项加白名单 如果您不需要对某检查项进行检查，可以执行加白名单操作。 加白名单后，再次检查时，将不再对已加白的检查项进行检查，且“检查项合格率”中，也将不再纳入计算中。 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面左上方的，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知（专业版）管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“工作空间> 空间管理”，并在工作空间列表中，单击目标工作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 4. 在左侧导航栏选择“风险预防> 基线检查”，进入基线检查页面后，选择“安全遵从包”页签，默认进入遵从包页面。 5. 单击目标遵从包名称，进入遵从包详情页面。 6. 在遵从包列表中搜索目标检查项，搜索到指定检查项后，单击待忽略检查项“操作”列的“加白名单”。 7. 在弹出的确认框中，单击“确定”。加白名单后，检查结果列表中将不展示该检查项的信息。加白名单后，再次执行检查时，将不再对已加白检查项进行检查，且“检查项合格率”中，也将不再纳入计算中。

类型 参数 说明 Index settings参数 vector 当需要使用向量索引加速时，需要设置该值为true。 Field mappings参数 type 字段类型，“vector”表示该字段为向量字段。 Field mappings参数 dimension 向量数据维度。 取值范围：[1, 4096] Field mappings参数 indexing 是否开启向量索引加速。 可选值： l false：表示关闭向量索引加速，向量数据仅写入docvalues，只支持使用ScriptScore以及Rescore进行向量查询。 l true：表示开启向量索引加速，系统将创建额外的向量索引，索引算法由"algorithm"字段指定，写入数据后可以使用VectorQuery进行查询。 默认值：false。 Field mappings参数 algorithm 索引算法。仅当“indexing”为“true”时生效。 可选值： l FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 l GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 l GRAPHPQ：将HNSW算法与PQ算法进行了结合，通过PQ降低原始向量的存储开销，能够使HNSW轻松支撑上亿规模的检索场景。 l IVFGRAPH：算法将IVF与HNSW结合，对全量空间进行划分，每一个聚类中心向量代表了一个子空间，极大地提升检索效率，同时会带来微小的检索精度损失。适用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 l IVFGRAPHPQ：PQ算法与IVFHNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。 默认值：GRAPH。 说明 当选择IVFGRAPH或者IVFGRAPHPQ索引时，需要额外进行预构建中心点索引以及注册等步骤，具体内容请参考 Field mappings参数 见下表“可选参数说明” 当使用向量索引加速时（即“indexing”为“true”时），为了获得更高的查询性能以及查询精度，ES提供了与向量索引相关的可选参数配置。 Field mappings参数 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： l euclidean：欧式距离。 l innerproduct：内积距离。 l cosine：余弦距离。 l hamming：汉明距离。 默认值：euclidean

本章节介绍应用容灾多活的路由配置。 概述 单元组，是业务单元划分的不同逻辑小组，单元组之间路由规则相互独立，不同的单元组可设置不同的路由转发逻辑。 路由规则，描述流量在单元间分配的规则，包括路由标识、标识解析、流量比例、精准转发等功能策略。 路由标识，是业务请求的特征标识，是路由计算的输入，常采用业务系统的用户ID。 前提条件 已完成单元配置。 创建单元组 1. 登录应用高可用服务控制台。 2. 单击左侧菜单栏应用容灾多活 ，在应用容灾多活菜单下单击数据双活/应用双活 ，进入数据双活/应用双活管理页面。 3. 单击应用系统名称，进入应用系统管理页面。 4. 单击左侧菜单栏路由规则配置，进入路由规则配置页面。 5. 单击左上角创建按钮，进入创建单元组页面。 6. 如下表配置项所示，填写单元组信息，单击确定完成创建。 7. 在单元组列表，查看单元组已创建成功。 配置项 描述 示例 单元组名称 单元组自定义标识。 名称不支持数字或符号开头，长度为132个字符；仅支持输入[中文、数字、字母、 ]。 订单单元组 单元组编码 单元组唯一编码。 名称不支持数字或符号开头，长度为132个字符；仅支持输入[中文、数字、字母、 ]。 GORDER 服务类型 根据不同的访问诉求，赋予单元组内应用服务相应的路由类型，便于用户理解和管理。 中心服务 ：适用于数据不可拆分或还未拆分的应用服务；需选择中心单元，即主容灾单元，所有数据读写均在中心单元内。 普通服务 ：适用于数据水平拆分流量在单元内闭环的应用服务，请求按路由规则转发至指定单元，其他分片的流量将被接入层转发或数据层拦截。 本地服务：适用于副本类或只读类的应用服务，数据读写本地单元，不限制数据分片。 普通服务 应用流量封闭 配置流量在同单元内闭环。 是 路由标规整化策略 路由标处理 ：指定对路由标值的处理规则，对处理后的值进行路由计算。 正整数：直接根据路由标取值，值为正整数。 数值取模：指定模数，通过计算（路由标值%模数）落点将请求转发至对应单元。 正整数 10000 解析规则 应用服务类型 ：请求的服务类型。 HTTP：HTTP请求。 DUBBO：RPC请求，Dubbo框架。 MQ：消息生产消费。 路由标来源 ：路由标提取方式。 HTTP：header从header获取；cookie从cookie中获取；parameter从请求参数中获取。 DUBBO：parameter从方法参数获取；attachment从attachment中获取。 MQ：header从header获取；body从body中获取。 路由标名称 ：路由标提取标识。 HTTP：header指定key；cookie指定key；parameter指定key。 DUBBO：parameter指定第几个参数，序号从1开始；attachment指定key。 MQ：header指定key；body指定key。 注意：同应用服务类型下有多条解析规则时，以列表顺序从上往下逐个匹配。 HTTP header userId 流量比例 单元 ：规则匹配时转发的目标单元。 路由类型 ： 范围：范围匹配。 精确：精确匹配。 流量比例 ： 范围值：路由标计算落点的命中范围。 精确值：路由标计算落点的枚举列表，多个值用英文逗号分隔。 注意：同单元内流量路由匹配优先级：精确匹配 > 范围匹配。 广州单元 范围值[0,599]

本文为您介绍分布式消息服务MQTT产品规格。 注意 通用型规格已调整为白名单特性，如需了解该规格参数请联系技术支持。 单机版实例面向用户体验和业务测试场景，无法保证性能和高可用。如果需要在生产环境使用MQTT实例，建议购买集群版实例。 集群版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理最大连接数 单个代理最大支持消息读写TPS总和 单个连接最大订阅数 mqtt.2u4g.cluster 39 10000 8000 30 mqtt.4u8g.cluster 39 20000 16000 30 mqtt.8u16g.cluster 39 40000 32000 30 mqtt.12u24g.cluster 39 60000 48000 30 mqtt.16u32g.cluster 39 80000 64000 30 单机版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理最大连接数 单个代理最大支持消息读写TPS总和 单个连接最大订阅数 mqtt.2u4g.single 1 10000 8000 30 mqtt.4u8g.single 1 20000 16000 30 mqtt.8u16g.single 1 40000 32000 30

使用须知 在创建迁移任务前，请务必阅读以下使用须知。 表 使用须知 类型名称 使用和操作限制 :: 操作须知 不支持高版本到低版本的迁移。 相互关联的数据对象要确保同时迁移，避免迁移因关联对象缺失，导致迁移失败。常见的关联关系：视图引用表、存储过程/函数/触发器引用视图/表、主外键关联表等。 不支持外键级联操作。 源数据库实例没有开启GTID的情况下，不支持主备倒换。 源库和目标库为RDS for MySQL实例时，不支持带有TDE特性并建立具有加密功能表。 如果目标库MySQL不支持TLS1.2协议，或者为版本较低的自建库（低于5.6.46或在5.75.7.28之间），需提交运维申请才能使用SSL测试连接。 支持断点续传功能，但是对于无主键的表可能会出现重复插入数据的情况。 迁移过程中，不允许修改、删除连接源和目标数据库的用户的用户名、密码、权限，或修改源和目标数据库的端口号。 迁移过程中，不建议对目标数据库进行主备切换。 在迁移任务结束之前，不允许目标数据库提前中断公网连接。 迁移过程中，不允许源库写入binlog格式为statement的数据。 迁移过程中，不允许源库执行清除binlog的操作 全量迁移不支持修改表结构等DDL操作。 目标数据库实例状态需为可读写状态，否则可能迁移失败。

技术亮点 CodeLlama 是基于 Llama 2 定制开发的代码专用版本，通过在特定的代码数据集上进一步训练 Llama 2 模型创建而成。这一训练过程涉及从数据集中更深入地采样和更长时间的训练，以专注于代码相关的任务。从本质上讲，Code Llama 强化了其编码功能，使其能够更精准地响应代码生成和自然语言提示相关的需求。它不仅能够根据自然语言提示生成代码，还能对代码进行描述（例如，“生成一个输出斐波那契数列的函数”），甚至可以辅助代码完成和调试工作。 CodeLlama 支持当今广泛使用的多种编程语言，包括但不限于Python、C++、Java、PHP、TypeScript（作为JavaScript的超集）、C 以及Bash等。这种广泛的语言支持使得Code Llama在多种编程环境中都能发挥重要作用。 在人工智能领域，尤其是针对编码任务的LLM（大型语言模型），开放式的开发方法对于促进创新和提升安全性至关重要。公开可用的特定代码模型，如Code Llama，能够激发新技术的开发和应用，从而推动社会进步和改善人们的生活质量。通过发布这样的模型，整个社区可以共同评估其能力、识别潜在问题并协同修复漏洞，进一步推动技术的健康发展。 免责声明 CodeLlama34BInstruct模型来源于第三方，本平台不保证其合规性，请您在使用前慎重考虑，确保合法合规使用并遵守第三方的要求。

select count(1) from teledbpg1; count 1000000 (1 row) Time: 57.713 ms teledb create materialized view countview as select count(1) as num from teledbpg1; SELECT 1 Time: 107.264 ms teledb select num from countview; num 1000000 (1 row) Time: 0.548 ms 性能提高上百倍。 有数据变化时刷新方法。 teledb insert into teledbpg1 select t,md5(random()::text) from generateseries(1,1000000) as t; INSERT 0 1000000 Time: 2817.703 ms (00:02.818) teledb select count(1) from teledbpg1; count 2000000 (1 row) Time: 147.231 ms teledb refresh materialized view countview; REFRESH MATERIALIZED VIEW Time: 259.462 ms teledb select num from countview; num 2000000 (1 row) Time: 0.555 ms 7. 建议复杂的统计查询可以尝试窗口函数。 8. 两表join时尽量的使用分布key进行join。 9. 分布键用唯一索引代替主键 teledb create unique index toididuidx on toids using btree(id); CREATE INDEX 因为唯一索引后期的维护成本比主键要低很多。 10. 分布键无法建立唯一索引则要建立普通索引，提高查询的效率 teledb create index toidsnameidx on toids using btree(name); CREATE INDEX 这样两表在join查询时返回少量数据时的效率才会高。 11. 不要对字段建立外键 说明 目前TeleDB还不支持多 DN 外键约束。

本节主要介绍产品规格 通用增强型实例是新推出的一系列性能高、计算能力稳定的实例规格，搭载英特尔®至强®可扩展处理器，配套高性能网络，综合性能及稳定性全面提升，满足对业务稳定性及计算性能要求较高的企业级应用诉求。 产品规格 规格类型 架构 CPU（核） 内存（GB） :::: 通用增强型 X86 8 16 通用增强型 X86 16 32 通用增强型 X86 32 64

本文介绍了关于续订相关的规则和操作方法。 续订规则 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 存在未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续费。 若资源到期后续费，续费周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2020年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 说明 按量付费的文件系统不涉及续订，包年包月的文件系统才可续订。 手动续订 您可在弹性文件服务控制台完成在线续订操作，操作步骤如下： 1. 登录"控制中心" ，切换到服务所在资源节点。 2. 选择"存储>弹性文件服务SFS Turbo"进入弹性文件服务控制台页面，在文件系统列表处找到需要进行续订的目标文件系统。 3. 在操作栏下或点击进入详情页，点击"续订”按钮。 4. 在弹出的续订框中根据实际需要选择续订时长，点击“确定”，进行后续付费操作。 5. 返回文件系统列表页或详情页，查看文件系统到期时间。 自动续订 为避免由于未及时对资源采取续订操作，资源被到期冻结或超期释放，您可在创建文件系统时勾选“自动续订”选项，或者购买包月包年文件系统后再设置开通自动续订。开通自动续订后，系统将在资源到期前自动续订，无需再手动操作。自动续订相关操作可参考费用中心产品文档。

本文介绍AOne会议服务到期与续订。 服务到期 AOne会议的基础套餐为包年包月的销售品，在资源到期前第7天、第3天、第1天会以邮件的方式向您发送资源到期提醒。在到期当天会以邮件、站内信和短信的方式再次进行通知。 服务到期后，平台将暂停向您提供服务，并冻结相关资源，冻结期15天。冻结期间，您的用户数据（包含用户组织信息、会议数据、云录制文件等）会保留15天，但无法正常访问和使用。15天后资源将被系统自动释放，所有数据将被永久清除且不可恢复。 如果您希望在服务期满后继续使用，请在到期前及时完成套餐续订。您也可以选择开通自动续订，避免服务终端。 续订规则 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续费。 资源处于服务中且到期剩余时长大于7天可以设置自动续订。 若资源到期后续费，续费周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2025年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 成套订购的套餐类组合产品，需整体续订，非成套订购单具有挂载关系的资源可以对单资源进行续订。 需要满足续订的规则，具体规则详见续订规则说明。

本节主要介绍产品定义。 什么是云容器引擎？ 云容器引擎(CT Cloud Container Engine，简称CCE)提供高可靠、高性能的企业级Kubernetes集群托管服务，支持运行Docker容器，帮助用户在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 为什么选择云容器引擎？ 云容器引擎深度整合高性能的计算（ECS）、网络（VPC/EIP/ELB）、存储（EVS/OBS/SFS）等服务，支持多可用区（Available Zone，简称AZ）、多区域（Region）容灾等技术构建Kubernetes高可用集群。 产品形态 云容器引擎包含多种产品形态。 集群类型 CCE Standard CCE Turbo 产品定位 标准版本集群，提供高可靠、安全的商业级容器集群服务。 面向云原生2.0的新一代容器集群产品，计算、网络、调度全面加速。 使用场景 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 网络模型 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 hostPort 支持 不支持 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 容器网络隔离 容器隧道网络模式：集群内部网络隔离策略，支持NetworkPolicy。 VPC网络模式：不支持 Pod可直接关联安全组，基于安全组的隔离策略，支持集群内外部统一的安全隔离。 容器资源隔离 普通容器：Cgroups隔离 安全容器：当前仅物理机支持，提供虚机级别的隔离 普通容器：Cgroups隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站

多表关联查询规范 多表关联应该显式使用 join 子句，避免漏掉关联条件，造成笛卡尔积。 嵌套SQL语句应该为不同表指定不同别名。 高并发交易场景，单条语句关联表不超过两张，使用执行计划为 IndexJoin 的多表关联语句，外表建立了正确的条件过滤索引，内表建立了正确的关联和条件过滤索引。 低并发的分析场景，单条语句关联表不超过 10 张，其中亿级表不超过 2 张。 大事务处理规范 单个事务的总大小默认不超过 100 MB，最大支持 10 GB，实际的单个事务大小限制还取决于服务器剩余可用内存的大小，执行事务时计算节点进程的内存消耗大约是事务大小的 6 倍以上。 由于执行事务时计算节点进程的内存消耗大约是事务大小的 6 倍以上，事务设置过大，或者 Batch 过高，可能导致计算节点进程 OOM，需要评估好内存容量。 为了使性能达到最优，需要对大事务按某个业务维度进行拆分，每 100～500 行提交一个事务。 防范写入热点创建规范 对于写入量非常大的表，应当通过应用性能压测等方法在测试环境模拟表的热点情况。 通过以下三种手段进行配置，规避表的主键写入热点。 避免连续自增主键的设计，建议采用雪花算法生成 UUID 主键。 主键是非整数的表或者启用 altprimarykeytrue 配置后创建的所有表，使用 SHARDROWIDBITS 语法创建基于 rowid 的分片方案，例如：CREATE TABLE t (c int) SHARDROWIDBITS 4 或 ALTER TABLE t SHARDROWIDBITS 4。 创建按照 Hash 或 Range 分区表避免热点。

本文介绍分布式消息服务RabbitMQ的计费项。 计费说明 分布式消息服务RabbitMQ的计费项由实例费用和存储空间费用组成。具体内容如表1所示。 表1 分布式消息服务RabbitMQ计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 实例费用 计费因子：代理规格和代理数量 包年/包月、按需计费 实例规格单价 购买时长 实例规格的单价，请参见分布式消息服务RabbitMQ产品价格中的“实例价格”。 存储空间费用 计费因子：云硬盘类型、容量 包年/包月、按需计费 存储空间单价 购买时长 存储空间的单价，请参见分布式消息服务RabbitMQ产品价格中的“存储空间价格”。 计费示例 以包年/包月计费模式为例，假设您于2023/03/08 15:50:04在“广州4”区域购买了一个包年/包月RabbitMQ实例（规格：rabbitmq.2u4g.cluster3，总存储空间：超高I/O 300GB），计费资源包括实例费用（代理规格和代理数量），以及存储空间费用（超高I/O 300GB）。购买时长为一个月，并在到期前手动续费1个月，则： 第一个计费周期为：2023/03/08 15:50:04 ~ 2023/04/08 23:59:59 第二个计费周期为：2023/04/08 23:59:59 ~ 2023/05/08 23:59:59 图1给出了上述示例配置的费用计算过程。 说明 图中价格仅供参考，实际计算请以分布式消息服务RabbitMQ 图1 包年/包月RabbitMQ实例费用计算示例 按需计费模式下，各计费项的计费示例请参见计费样例。

自动序列化为JSON并设置ContentType ) 检查响应状态 response.raiseforstatus() print("请求成功！") print("响应JSON内容:") print(response.json()) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: print(f"错误状态码: {e.response.statuscode}") print(f"错误响应内容: {e.response.text}") Image文本生图 python import requests import base64 import os def generateimagesimple(prompt): """极简图像生成函数""" """ yourappkey和xirangmodelid需要替换为实际的值 """ url " headers { "Authorization": "Bearer yourappkey", "ContentType": "application/json" } data { "model": "xirangmodelid", "prompt": prompt, "n": 1, "size": "1024x1024" } try: 跳过SSL验证并发送请求 response requests.post(url, headersheaders, jsondata, timeout10) imagedata response.json()["data"][0]["b64json"] 保存图像 filename f"{prompt[:10]}.png" with open(filename, "wb") as f: f.write(base64.b64decode(imagedata)) print(f"图片已保存为: {filename}") return filename except Exception as e: print(f"错误: {str(e)}") return None 使用示例 if name "main": generateimagesimple("星空下的鲸鱼") //可替换别的文本 embedding文本向量化 python import json import requests URL " headers { "Authorization": "Bearer yourappkey", 替换为您的实际appkey "ContentType": "application/json" } data { "model": "xirangmodelid",

本文主要介绍云日志服务的计费样例 计费场景1：开启全文索引 假设您的云主机每天产生100GB原始日志，并开启全文索引，日志保存时长设置为30天，压缩率为20%。在该案例下，使用一个月后，产生的费用明细如下所示： 计费项 说明 月使用量 单价 月计费 日志存储量 原始日志存储量100GB x 20% x 30天 600GB 被构建索引的日志存储量100GB x 30天 3000GB 3600GB 0.0004792元/GB/小时 （3600GB500MB免费额度/1024）× 0.0004792 24小时 30天1241.91元 日志读写流量 产生的读写流量100GB x 20% x 30天 600GB 600GB 0.18元/GB （600GB500MB免费额度/1024）× 0.18元/GB107.91元 日志索引流量 产生的日志索引流量100GBx 30天 3000GB 3000GB 0.35元/GB （3000GB500MB免费额度/1024）× 0.35元/GB1049.82元 注意 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差，请以天翼云费用中心产生的账单为准。 计费场景2：关闭全文索引，打开字段索引 假设您的云主机每天产生100GB原始日志，并关闭全文索引，写入到云日志服务并开启其中五个字段的索引，这五个字段的数据量为50GB，日志保存时长设置为30天，压缩率为20%。在该案例下，使用一个月后，产生的费用明细如下所示： 计费项 说明 月使用量 单价 月计费 日志存储量 原始日志存储量100GB x 20% x 30天 600GB 被构建索引的日志存储量50GB x 30天 1500GB 2100GB 0.0004792元/GB/小时 （2100GB500MB免费额度/1024）× 0.0004792 × 24小时 × 30天 724.38元 日志读写流量 产生的读写流量100GB x 20% x 30天 600GB 600GB 0.18元/GB （600GB500MB免费额度/1024）× 0.18元/GB107.91元 日志索引流量 产生的日志索引流量50GB x 30天 1500GB 1500GB 0.35元/GB （1500GB500MB免费额度/1024）× 0.35元/GB524.82元 注意 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差，请以天翼云费用中心产生的账单为准。

灵活配置 依托天翼云提供的海量高并发、多种资源类型（如CPU、内存、GPU等）的容器计算资源，支持容器组精确到实例的资源限定配额，您可以根据需要灵活部署，以满足不同业务场景的需求。 兼容Kubernetes 原生支持 Kubernetes，支持ECI通过虚拟节点接入到Kubernetes集群中，从而使得集群可以平滑使用 ECI，轻松获得极大的弹性能力，而不必受限于集群的节点计算容量。

七天无理由全额退订规则说明 云服务新购资源实例7天内，在符合本规则规定条件的前提下，支持七天无理由退订，全额退还实付金额，已使用的代金券全额退还。同一用户（含已注销账号）累计可享有24次七天无理由全额退订。每个账号享有3次七天无理由全额退订。 促销活动中说明“不支持七天无理由退订”的云服务，无法申请七天无理由退订。 七天无理由退订次数计算规则 支持资源维度退订的云服务按照退订资源数量计算。示例如下： 用户A一个订单购买2台云主机，在开通的7天内全部退订，此时七天无理由退订计为2次。 用户B一个订单购买2台云主机，在开通的7天内全部退订，退订时又勾选了其中一台云主机挂载的云硬盘，此时七天无理由退订计为3次。 支持资源维度退订的云服务，属于同一个订单的所有资源分别计算。示例如下： 用户C一个订单购买2个翼企云，全部退订，七天无理由退订计为2次。 非七天无理由全额退订规则说明 预付费业务退款金额订单实付金额已消费金额退订手续费，不退还代金券、优惠券。 订单实付金额包含用户现金账户支付的支付金额，但不包含用户通过代金券抵扣的金额。 已消费金额天单价实际使用天数，其中天单价总销售金额（即现金支付部分）/总订购时长，总订购时长订单结束日期订单开始日期，实际使用天数退订单创建日期订单开始时间+1。 退订手续费的收取标准，如表2所示。 表2 退订手续费收费标准 产品类型 消费时长≤1年 1年＜消费时长 ≤2年 2年＜消费时长≤3年 消费时长>3年 3年（不含）以上预付费产品 实付金额 ×20% 实付金额 ×15% 实付金额 ×10% 实付金额 ×10% 3年预付费产品 实付金额 ×15% 实付金额 ×10% 实付金额 ×5% 2年预付费产品 实付金额 ×10% 实付金额 ×5% 1年预付费产品 实付金额 ×5% 包月预付费产品 实付金额 ×5% 注意 消费时长和扣费比例将根据情况动态调整,12个月1年，如出现订购12个月，或者月份与年相对应，按照对应年标准执行。 若用户订单整个生命周期中出现续订或升级，再操作退订，系统将记录该资源订购+续订或升级总费用，再分别减去各阶段规格的实际资源使用费，从而计算出应退费用。